Exposure to Outdoor Particles (PM2.5) and Associated Child Morbidity and Mortality in Socially Deprived Neighborhoods of Nairobi, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to air pollution is associated with adverse health outcomes. However, the health burden related to ambient outdoor air pollution in sub-Saharan Africa remains unclear. This study examined the relationship between exposure to outdoor air pollution and child health in urban slums of Nairobi, Kenya. We conducted a semi-ecological study among children under 5 years of age from two slum areas and exposure measurements of particulate matter (PM2.5) at the village level were aligned to data from a retrospective cohort study design. We used logistic and Poisson regression models to ascertain the associations between PM2.5 exposure level and child morbidity and mortality. Compared to those in low-pollution areas (PM2.5 < 25 µg/m3), children in high-pollution areas (PM2.5 ≥ 25 µg/m3) were at significantly higher risk for morbidity in general (odds ratio (OR) = 1.25, 95% confidence interval (CI): 1.11–1.41) and, specifically, cough (OR = 1.38, 95% CI: 1.20–1.48). Exposure to high levels of pollution was associated with a high child mortality rate from all causes (IRR = 1.22, 95% CI: 1.08–1.39) and respiratory causes (IRR = 1.12, 95% CI: 0.88–1.42). The findings indicate that there are associated adverse health outcomes with air pollution in urban slums. Further research on air pollution health impact assessments in similar urban areas is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».